本篇內容介紹了“Python的 __iter__ 怎么使用”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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先看一個例子：

class Fib:
    def __init__(self, max):
        self.max = max
    def __iter__(self):
        print('__iter__ called')
        self.a = 0
        self.b = 1
        return self
    def __next__(self):
        print('__next__ called')
        fib = self.a
        if fib > self.max:
            raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

for i in Fib(3):
    print(i)
# 輸出
__iter__ called
__next__ called
0
__next__ called
1
__next__ called
1
__next__ called
2
__next__ called

通過這個斐波那契數列生成器來理解 __iter__。
定義 __iter__ 表示這個類是一個迭代器（iterator）。它只在迭代開始的時候運行一次。返回的是對象本身。這里還給順手給對象添加了 a 和 b 兩個屬性。接下來就是循環調用 __next__ 直到遇到 raise StopIteration 為止。調用的過程就是模擬斐波那契數列的過程。

1 1 2 3 5 7 11 18 ... 可以看出，self.a 的值就是數列的值。我們只需要每次迭代把這個值通過 fib 這個變量輸出即可。當 self.a = 3 的時候，賦值給 fib，fib > self.max 為假即退出迭代。竅門在于：讓數列自己不斷迭代，用一個中間的變量 fib 輸出。

在迭代器中，__iter__ 和 __next__ 是必須的，而 __init__ 不是。

class Fib:
    def __iter__(self):
        print('__iter__ called')
        self.a = 0
        self.b = 1
        self.max = 3
        return self
    def __next__(self):
        print('__next__ called')
        fib = self.a
        if fib > self.max:
            raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

以上代碼的輸出結果和第一段代碼是一致的。由于 __iter__ 只允許一次，可以用于賦值給屬性。但是，這樣的 Fib 類就不能通過傳入參數構造了。self.max 被內置了。

為了加深理解，再來一個例子。給定首項 a1, 步長 d，返回末項最接近 n 的一個等差數列。

# 等差數列公式 an = a1 + (n-1) * d
class Acu():
    def __init__(self, a1, d, n):
        self.a1 = a1
        self.d = d
        self.n = n
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        an = self.a1
        if an > self.n:
            raise StopIteration
        else:
            self.a1 += self.d 
            return an

for i in Acu(1, 2, 15):
    print(i)

完全是一樣的道理，首先用 iter表明這個對象是迭代器，然后調用 next，首先把首項 a1 賦值給 an并輸出。在輸出前，a1 增加一個步長。這樣 an 的值不變，而下一次通過 a1 賦值的時候就變了。

“Python的 __iter__ 怎么使用”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

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